2017年三维机器视觉检测行业分析报告

3d相机机器视觉检测原理引言机器视觉技术在工业自动化、智能交通、医疗影像等领域得到了广泛应用。

3D相机是机器视觉技术中的重要工具，可以通过获取物体的三维信息，实现更精确的检测和测量。

本文将介绍3D相机的原理和应用，深入探讨其在机器视觉检测中的作用。

第一章3D相机基本原理1.1 3D相机概述3D相机是一种先进的成像设备，它不同于传统二维相机只能捕捉物体表面的平面信息，而是能够获取物体三维信息的神器。

通过激光、红外等技术，3D相机可以获取物体的深度信息，并将其转化为点云数据。

这使得3D相机在众多领域具有广泛的应用价值。

1.2三角法测距原理三角法是一种常用的测距方法。

其原理是通过在不同位置拍摄同一物体，利用拍摄点之间角度和距离关系，计算物体到相机之间的距离。

这种方法在实际应用中具有简单易懂、精度较高等优点。

1.3结构光原理结构光是一种在3D扫描中广泛应用的方法。

它通过投射特定结构图案（如条纹或格点）到物体表面，利用图案变形来计算物体表面的深度信息。

结构光方法具有测量速度快、精度高等特点。

1.4飞行时间原理飞行时间是另一种常用的测距原理。

它通过测量激光从相机发射到物体表面并返回的时间，来计算物体到相机的距离。

这种方法具有响应速度快、精度高等优点。

第二章3D相机应用领域2.1工业自动化在工业自动化领域，3D相机可以用于产品质量检测、零件尺寸测量等。

通过获取物体的三维信息，3D相机可以实现对产品外观和尺寸的精确检测，从而提高生产效率和质量。

2.2智能交通在智能交通领域，3D相机可以应用于车辆识别、车道偏离预警等。

通过获取车辆的三维信息，3D相机可以实现对车辆类型、速度和位置等参数的准确获取，从而提高交通管理效率和安全性。

2.3医疗影像在医疗影像领域，3D相机可以应用于手术导航、病灶检测等。

通过获取患者身体部位或病灶的三维信息，医生可以更准确地进行手术规划和诊断。

第三章3D相机技术发展趋势3.1 高分辨率随着科技的不断进步，3D相机的分辨率越来越高。

工业级三维机器视觉检测技术解决方案提供商调研：天远三维
目录
⏹风险分析 (1)
⏹工业级三维机器视觉检测技术解决方案提供商 (3)
⏹公司实际控制人及员工概况 (6)
⏹机器视觉进入高速发展时期，具有较大市场空间 (7)
⏹较早进入机器视觉领域，技术、产品线具有一定优势 (9)
⏹业绩保持快速增长，产品结构持续优化 (10)
⏹盈利预测及估值 (11)
图表目录
图表1 公司的主要产品简介 (3)
图表2 公司产品应用案例 (5)
图表3 公司股权结构 (6)
图表4 公司员工结构（截至2016年末） (7)
图表5 公司员工学历结构 (7)
图表6 机器视觉领域上下游产业链 (8)
图表7 公司2014年以来营业收入和扣非净利润 (10)
图表8 公司近年来按产品分类营收占比 (11)
图表9 公司盈利预测 (11)。

基于机器视觉的定位及缺陷识别智能检测技术研究与应用共3篇基于机器视觉的定位及缺陷识别智能检测技术研究与应用1随着工业生产的发展和智能化的提升，机器视觉技术越来越得到应用，其中，机器视觉的定位和缺陷识别技术成为了工业生产中的一大热点。

本文将围绕着基于机器视觉的定位及缺陷识别智能检测技术展开研究与应用的探讨。

一、定位检测技术定位检测技术是机器视觉技术在工业生产中的重要应用之一。

它主要通过机器视觉的拍照采集，对生产产品的几何结构进行识别，进而精确定位产线上的成品或者半成品，从而为后续的生产流程提供准确的基础信息。

在实现定位检测技术的过程中，应用最多的方式是二维码或者条形码等标识识别。

通过对标识解码进行计算，得到产品的位置坐标和姿态信息。

当然，这种方法对于产品的识别需要提前编码，因此，在一些没有编码的产品生产中，可以通过特征点识别的方式进行定位，例如对产品的特殊形态与颜色等进行识别，得到准确的位置坐标信息。

另外，在定位检测技术中，还需要考虑到产品的多样性。

不同的产品具有不同的形状、尺寸，甚至还有方向的不同。

这就需要我们在训练模型时进行多个样本的收集，从而保证模型的泛化能力。

二、缺陷识别技术除了定位检测技术，机器视觉技术在缺陷识别方面也具有广泛的应用。

不同于定位检测技术只需识别产品的外在形态，缺陷识别技术需要识别产品的电气、物理和化学性质等内部信息，从而得到产品是否存在缺陷的判断。

在识别缺陷的过程中，最常见的方法是通过图像分割技术将产品分割成为不同的区域，进而分析每个区域的特征。

例如，对于电路板等产品，可以通过分析每个元器件的导通与否来判断是否存在缺陷。

对于纺织品或者皮革等production，可以通过分析表面的纹理、缺陷或者皱纹等特征来判断是否存在缺陷。

此外，还可以结合图像增强和滤波技术，去除图像噪声、灰度失真等影响因素，从而保证整个缺陷识别的准确性和稳定性。

三、研究与应用展望随着智能生产的发展和流程的优化，机器视觉技术在定位检测和缺陷识别方面的应用还有着巨大的潜力。

智能制造中的工业机器视觉技术随着科技的发展和人们对于效率和精度的要求不断提高，智能制造已经成为了制造行业的一大趋势。

在智能制造中，工业机器视觉技术是非常重要的一个领域。

本文将从什么是工业机器视觉技术、它的应用、发展现状以及未来展望等几个方面进行探讨。

什么是工业机器视觉技术？工业机器视觉技术指的是利用相应的光电元器件、图像处理软件以及实现算法等，对待测物体的形态、颜色、外观等特性进行检测与识别的一种技术。

它可以把复杂的工艺参数通过数字化的方式准确、及时的反馈给控制系统，实现对制造过程的自动化控制。

工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术的应用范围非常广泛，比如在半导体、电子、机械、汽车、医药等制造行业中都有广泛的应用。

下面我们将简单介绍几个具体的应用场景。

1.质量检测在制造过程中，质量检测是非常关键的一环。

传统的质量检测方法通常需要大量的人力，而且效率低下。

而工业机器视觉技术可以通过对图像的分析和处理，实现对产品的自动检测，不仅提高了工作效率，还可以减少人为因素对于检测结果的影响，大大提高了产品质量。

2.物料识别在生产过程中，经常需要对不同的物料进行分类、分拣和判断。

而工业机器视觉技术可以通过图像识别和算法处理，实现对物料的检测和识别。

通过这种方法可以有效的提高物料的分拣效率，并且可以排除因为人为原因而产生的误判，提高了生产能力和生产质量。

3.机器人视觉机器人视觉是工业机器视觉技术最为热门的应用之一。

通过机器人视觉技术，机器人可以实现对环境的识别和处理，从而执行一些看似简单的任务。

比如，机器人可以在生产线上实现对于零部件的装配，从而实现自动化生产，提高生产效率，减少劳动力和生产成本。

工业机器视觉技术的发展现状工业机器视觉技术的发展在国内外都非常迅速。

根据研究机构统计，2017年，全球智能制造市场产值超过了1100亿美元，其中与工业机器视觉相关的产值占到了相当大的比例。

尤其是在中国，随着国家制造业的“中国制造2025”计划的推进，工业机器视觉技术得到了快速发展。

21传媒理论·理论研究导语在人工智能高速发展的今天，越来越多的场景需要机器来识别，机器视觉也成为人工智能的一个重要分支。

机器视觉是一种复杂的技术，它将图像处理、机械、光学、传感器、虚拟、计算机软硬件等多个专业技术融合到一起发展成为一项综合的技术。

目前机器视觉技术已经应用到果蔬采摘、零件检测、药品检测、航天高温风洞系统、天气预测、侦查追踪、智能交通、安防监控等各个行业，已经成为当今社会发展不可或缺的一项重要技术。

1.机器视觉在国内外的研究和应用现状1.1国外研究现状及技术应用1.1.1国外机器视觉研究现状上世纪60年代，Roberts将视觉环境限制于对物体形状及空间位置关系描述的“积木世界”，而正式的视觉系统出现于上世纪70年代。

到了上世纪80年代，David Marr教授视觉理论的出现促进了有关机器视觉技术新理论、新方法的研究，进而推动了新兴工业的发展。

进入上世纪90年代，随着CCD电荷耦合元件、COMS图像传感器以及数字接口技术的广泛应用，出现了小型化、轻量化和低功耗的工业视觉设备，带动了整个智能产业发展。

[1] 1.1.2国外的技术应用情况作为人工智能重要的一部分技术，机器视觉将是促进社会各行业进入智能时代的关键技术，因此它也被称为“工业之眼”。

早在1960年就有人提出“机器视觉”的概念，一直发展到今天，很多国家已经将这项技术熟练的应用到生产生活中。

全世界机器视觉专利的分布主要集中在美国、欧洲、日本等发达国家，其中欧美在这一领域的研究及应用在全世界遥遥领先于其他地区的国家。

行业内知名的从事机器视觉的企业主要包括康耐视、基恩士、EuclidLabs公司等。

英国的罗孚汽车公司将机器视觉技术成功应用于车身轮廓尺寸检测，该项检测技术的进度达到了100%。

该系统拥有多个测量单元来检测车身外壳的数百个检测点，即使在断网的情况下也可以进行检测，并且在几十秒内就可以检测完毕。

结构光方案先驱PrimeSense的三维结构光方案曾应用于微软Kinect一代，而Kinect系列是发展较早且最具代表性的主打三维视觉的体感游戏设备。

3d相机机器视觉检测原理
3D相机是一种可以获得物体三维空间信息的设备，可以通过对物体进行三维扫描和建模来实现机器视觉检测。

其原理基于三角测量法，即通过对物体的多个点进行测量，然后利用三角函数计算出物体的三
维空间位置。

具体流程如下：
1. 3D相机采用红外光或激光器发出光束，照射到物体表面，形
成一个由许多互相平行的光线组成的网格。

2. 当光线照射到物体表面时，会被散射或反射，这个过程中3D
相机会测量光线离开源头和到达远处之间的时间差。

由于光速是固定的，3D相机就可以计算出光线穿过的距离。

3. 通过对相机拍摄的图像进行处理，3D相机可以得到每个像素
点对应的三维坐标。

通过将不同视角下生成的三维坐标结合起来，可
以得到物体的完整三维模型。

4. 机器视觉检测工程师可以在三维模型上进行各种操作，比如
计算距离、角度、体积等物理特征，或者对物体的形状、颜色、材质
等进行分析和识别。

这些检测结果可以帮助工程师实现自动化控制、
质检、虚拟现实等多种应用。

工业机器视觉：5G+AI加持，国产化替代进程加速通信行业1、本周推荐业绩确定标的：朗新科技（计算机联合覆盖）、亿联网络、上海瀚迅（军工联合覆盖）。

2、工业机器视觉专题：5G+AI加持，国产化替代进程加速1)人口老龄化、劳动力成本上升，机器视觉在降低人员成本支出、提升生产制造效率方面优势显著；AI+5G等技术快速普及，有望加速机器视觉行业渗透。

2）全球机器视觉产业规模接近百亿美元，国内市场复合增长率20%+远高于全球：得益于中国制造业的庞大体量，国内机器视觉需求旺盛，行业快速爆发。

3）关键零部件，国产替代是大势所趋：整个机器视觉系统成本构成中，零部件及软件开发占据了80%的比例，是产业链中绝对价值获取者，目前核心领域主要是基恩士、康耐视等国际厂商掌握，国产化比例较低，国产替代空间巨大。

4)相关上市公司受益标的包括奥普特、矩子科技、天准科技、大恒科技、海康威视等，其中奥普特在产业链方面布局最为完全。

3、中长期，持续关注5G应用方向：车联网、工业互联网、AR/VR等；军工通信；卫星互联网等长期产业趋势确定的子板块。

长期推荐公司包括：航天信息（计算机联合覆盖）、TCL科技（电子联合覆盖）、紫光股份（计算机联合覆盖）金卡智能（机械联合覆盖）、东方国信（计算机联合覆盖）、平治信息等。

4、风险提示巨头公司具备非常深厚的市场和技术积累，国内客户争夺较为激烈，毛利下滑风险。

评级及分析师信息行业评级：推荐行业走势图[Table_Author]分析师：宋辉邮箱：*****************.cnSAC NO：S1120519080003分析师：柳珏廷邮箱：***************.cnSAC NO：S1120119060016-10%-1%7%16%24%33%2019/112020/022020/052020/082020/11通信沪深300证券研究报告|行业研究周报仅供机构投资者使用2021年1月3日1.机器视觉概念1.1.机器视觉基本概念及产业链机器视觉技术主要采用适合被测物体的多角度光源（可见光、红外光、X射线等）及传感器（摄像机等）获取检测对象的图像，通过计算机从图像中提取信息，进行分析、处理，最终用于实际检测和控制。

第1篇一、实验目的本实验旨在通过机器视觉技术对焊接过程进行实时监测，检验焊接质量，验证机器视觉系统在焊接质量检测中的应用效果，并分析其优缺点。

二、实验原理焊接视觉检验实验主要基于机器视觉技术，通过摄像头捕捉焊接过程中的图像，利用图像处理、特征提取、模式识别等技术对图像进行分析，实现对焊接质量的实时监测。

三、实验设备1. 摄像头：用于捕捉焊接过程中的图像。

2. 电脑：用于图像处理和分析。

3. 焊接设备：用于焊接实验。

4. 机器视觉软件：用于图像处理和分析。

四、实验步骤1. 实验准备：搭建实验平台，安装焊接设备，调试摄像头参数，确保图像清晰。

2. 焊接实验：进行焊接实验，记录焊接过程中的图像数据。

3. 图像处理：利用机器视觉软件对图像进行处理，包括去噪、分割、边缘检测等。

4. 特征提取：从处理后的图像中提取焊接缺陷特征，如焊点大小、形状、颜色等。

5. 模式识别：根据提取的特征，对焊接质量进行判断，识别出缺陷类型。

6. 结果分析：对实验结果进行分析，评估机器视觉系统在焊接质量检测中的应用效果。

五、实验结果与分析1. 实验结果：- 实验过程中，成功捕捉了焊接过程中的图像，图像清晰。

- 利用机器视觉软件对图像进行处理，提取了焊接缺陷特征。

- 根据提取的特征，成功识别出焊接缺陷类型，如焊点偏移、虚焊、焊料不足等。

2. 结果分析：- 机器视觉系统在焊接质量检测中具有以下优点：- 实时性强：可实时监测焊接过程，及时发现缺陷。

- 精度高：可识别出细微的焊接缺陷。

- 自动化程度高：可自动进行缺陷识别，减少人工干预。

- 机器视觉系统在焊接质量检测中存在以下缺点：- 成本较高：需要购置摄像头、电脑、软件等设备。

- 对环境要求较高：需要保证图像质量，避免外界因素干扰。

- 算法复杂：需要设计合适的图像处理、特征提取和模式识别算法。

六、结论通过本次实验，验证了机器视觉技术在焊接质量检测中的应用效果。

实验结果表明，机器视觉系统在焊接质量检测中具有实时性强、精度高、自动化程度高等优点，但仍存在成本较高、对环境要求较高、算法复杂等缺点。

国际机器视觉产业发展现状与趋势一、国际机器视觉产业市场规模1.产业发展历程机器视觉的概念起始于20世纪60年代，最先的应用来自"机器人"的研制。

最早基于视觉的机器系统，先由视觉系统采集图像并进行处理，然后通过计算估计目标的位置来控制机器运动。

1979年提出了视觉伺服（VisualServo）概念，即可以将视觉信息用于连续反馈，提高视觉定位或追踪的精度。

20世纪50年代：主要集中在二维图像的简单分析和识别上，如字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等．60年代：MIT(MassachusettsInstituteofTechnology)的Roberts通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述．他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉研究。

70年代:首次提出较为完整的视觉理论，已经出现了一些视觉应用系统．70年代中期，MIT人工智能(ArtificialIntelligence)实验室正式开设"机器视觉"课程。

1973年MITAILab吸引了国际上许多知名学者参与视觉理论、算法、系统设计的研究，D.Marr教授就是其中的一位．他于1973年应邀在MITAILab领导一个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了视觉计算理论(VisionComputationalTheory)，该理论在80年代成为计算机视觉领域中的一个十分重要的理论框架。

80年代中期：计算机视觉获得蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现。

我国早期正式介绍计算机视觉的文献：计算机视觉：一个兴起的研究领域，计算机应用与软件，1984年第3期。

90年代中期：深入发展、广泛应用的时期。

2.应用现状分析随着微处理器、半导体技术的进步，以及劳动力成本上升和高质量产品的需求，国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期，广泛运用于工业控制领域。

第1篇一、实验背景随着现代工业的发展，振动检测技术在设备状态监测、故障诊断等方面发挥着越来越重要的作用。

传统的振动检测方法多依赖于传感器，但传感器安装复杂、成本较高，且容易受到外部干扰。

近年来，机器视觉技术因其非接触、高精度、实时性强等优点，逐渐成为振动检测领域的研究热点。

本实验旨在研究机器视觉技术在振动检测中的应用，通过实验验证其有效性和可行性。

二、实验目的1. 熟悉机器视觉系统的基本组成和原理。

2. 掌握基于机器视觉的振动检测方法。

3. 验证机器视觉技术在振动检测中的有效性和可行性。

三、实验原理本实验采用机器视觉技术对振动信号进行检测，主要分为以下几个步骤：1. 图像采集：利用高速相机采集振动目标的图像序列。

2. 图像预处理：对采集到的图像进行滤波、去噪等预处理操作，提高图像质量。

3. 特征提取：从预处理后的图像中提取振动目标的关键特征，如形状、纹理、颜色等。

4. 振动分析：根据提取的特征，分析振动目标的振动规律和振动幅度。

5. 结果输出：将振动检测结果以曲线图、表格等形式输出。

四、实验设备1. 高速相机：用于采集振动目标的图像序列。

2. 振动台：用于模拟振动环境。

3. 图像采集卡：用于连接高速相机和计算机。

4. 计算机及图像处理软件：用于图像采集、预处理、特征提取和振动分析。

五、实验步骤1. 搭建实验系统：将高速相机、振动台、图像采集卡和计算机连接好，确保系统正常运行。

2. 设置实验参数：根据实验需求设置高速相机的帧率、曝光时间等参数，以及振动台的振动频率、振幅等参数。

3. 采集图像序列：启动振动台，同时启动高速相机采集振动目标的图像序列。

4. 图像预处理：对采集到的图像进行滤波、去噪等预处理操作，提高图像质量。

5. 特征提取：从预处理后的图像中提取振动目标的关键特征，如形状、纹理、颜色等。

6. 振动分析：根据提取的特征，分析振动目标的振动规律和振动幅度。

7. 结果输出：将振动检测结果以曲线图、表格等形式输出。

《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的飞速发展，机器视觉技术已经成为现代工业、医疗、农业、军事等众多领域的重要支撑。

作为一种模拟人类视觉功能的技术，机器视觉技术在过去的几十年里得到了广泛的关注和应用。

本文旨在探讨机器视觉技术的研究进展以及未来的发展方向。

二、机器视觉技术研究进展1. 技术发展概述机器视觉技术是计算机视觉的一个分支，其研究内容主要涉及图像处理、深度学习等技术的结合和应用。

随着计算能力的提高和算法的不断优化，机器视觉技术已经在各个领域取得了显著的进展。

从简单的物体识别到复杂的场景理解，机器视觉技术在精准度和速度上都取得了极大的提高。

2. 技术研究现状(1) 图像处理技术：图像处理是机器视觉技术的基础，通过数字信号处理和图像分析，提取有用的信息。

近年来，图像处理技术在图像增强、去噪、滤波、分割、特征提取等方面都取得了重要突破。

(2) 深度学习技术：深度学习在机器视觉领域的应用是推动其发展的重要动力。

通过构建深度神经网络，实现对图像的深度学习和理解。

目前，深度学习在目标检测、图像分类、语义分割等任务中表现出强大的能力。

(3) 3D视觉技术：3D视觉技术通过获取物体的三维信息，实现对物体的立体感知。

随着结构光、激光雷达等技术的发展，3D 视觉技术在机器人导航、无人驾驶等领域得到了广泛应用。

3. 典型应用案例(1) 工业检测：机器视觉技术在工业检测中发挥着重要作用，如对产品质量的自动检测、生产线的自动化控制等。

通过高精度的图像处理和深度学习技术，实现对产品的快速检测和分类。

(2) 医疗诊断：机器视觉技术在医疗诊断中的应用也越来越广泛，如医学影像的自动分析、病理诊断等。

通过深度学习技术，实现对医学影像的精准诊断和预测。

(3) 无人驾驶：3D视觉技术在无人驾驶领域发挥着关键作用。

通过获取道路环境的三维信息，实现对车辆的自主导航和驾驶。

三、未来展望1. 技术发展趋势未来，机器视觉技术将朝着更高的精度、更快的速度和更强的适应性发展。

《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的不断进步，机器视觉技术已逐渐成为当今研究领域的一大热点。

作为人工智能的一个重要分支，机器视觉技术在生产制造、医疗卫生、军事安防等多个领域有着广泛的应用前景。

本文旨在全面分析机器视觉技术的最新研究进展，并对其未来发展趋势进行展望。

二、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种通过模拟人眼视觉功能，利用计算机和图像处理技术对图像进行捕捉、处理、分析和理解的技术。

它通过提取图像中的有用信息，为人们提供更加直观、准确的决策依据。

机器视觉技术包括图像处理、图像识别、图像分析和理解等多个方面。

三、机器视觉技术研究进展1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的核心，其发展迅速。

随着深度学习等人工智能技术的发展，图像处理技术越来越依赖于算法优化和硬件设备的进步。

现在，高精度的图像处理技术已能实现快速、准确的目标检测、特征提取等功能。

2. 图像识别技术图像识别技术是机器视觉技术的另一个重要方向。

通过训练大量的数据和优化算法，现在的图像识别技术已经能够实现对人脸、文字、物体等多种目标的快速识别。

此外，基于深度学习的图像识别技术也在不断突破，为机器视觉技术的发展提供了新的动力。

3. 三维视觉技术三维视觉技术是机器视觉技术的一个重要发展方向。

通过获取物体的三维信息，可以实现更加准确的目标定位和测量。

目前，三维视觉技术已广泛应用于工业检测、医疗诊断等领域。

四、机器视觉技术的挑战与展望尽管机器视觉技术取得了显著的进展，但仍面临一些挑战和问题。

首先，如何提高图像处理的精度和速度是当前研究的重点。

其次，如何将机器视觉技术与实际场景相结合，实现更加智能化的应用也是一大挑战。

此外，数据安全和隐私保护等问题也需要引起关注。

展望未来，机器视觉技术将朝着更加智能化、高效化的方向发展。

一方面，随着算法和硬件设备的不断进步，图像处理的精度和速度将得到进一步提高。

另一方面，随着深度学习等人工智能技术的发展，机器视觉技术的应用领域将进一步扩大，为生产制造、医疗卫生、军事安防等领域带来更多的创新和变革。